大语言模型微调（Fine-tuning of Large Language Models）是指在预训练的大型语言模型基础上，使用特定任务的数据进一步训练模型，以使其更好地适应和执行特定任务的过程，用于使LLM（Large Language Models）获得处理特殊任务的能力。

大语言模型微调（Fine-tuning of Large Language Models）是指在预训练的大型语言模型基础上，使用特定任务的数据进一步训练模型，以使其更好地适应和执行特定任务的过程，用于使LLM（Large Language Models）获得处理特殊任务的能力。

摘要： 深度学习开源知识库DeepBase为初学者提供系统化学习路径，整合Python/PyTorch基础、神经网络理论、CV/NLP核心技术及LLM前沿内容。该项目源于作者自学时遭遇的资料碎片化问题，现以完全开源形式分享，包含从张量操作到Transformer架构的完整知识体系，特别适合零基础入门者构建连贯认知。站点涵盖四大模块：工具栈（Python/PyTorch）、深度学习原理、CV/NLP

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# 1.导入相关依赖包## 2.使用你的模型初始化推理管线## 3.读取图片（此处使用PIL读取也行）## 4.配置推理参数## 5.利用 pipeline.chat 接口 进行对话，需传入生成参数## 6.之后的对话轮次需要传入之前的session，以告知模型历史上下文。

# 1.导入相关依赖包## 2.使用你的模型初始化推理管线## 3.读取图片（此处使用PIL读取也行）## 4.配置推理参数## 5.利用 pipeline.chat 接口 进行对话，需传入生成参数## 6.之后的对话轮次需要传入之前的session，以告知模型历史上下文。

一、简介       在UML类图中，类之间的关系可以分成：关联(association)、聚合(aggregation)、组合(composition)、依赖(dependency)、泛化(generalization)/继承(inheritance)和实现(realization)。这六种关系如下图所描绘：     &nbs